本文所有的资料均来自政府部门的灾情报送档案材料,来源单位主要有:(1)云南省委、省政府及省级抗震救灾指挥部成员单位;(2)普洱市委、市政府、市级抗震救灾指挥部及各市级部门;(3)宁洱县抗震救灾指挥部及县级政府部门和其它受灾县区政府部门。笔者共收集灾情档案321份。其中,省级各部门材料109份,普洱市级各部门材料104份,县级各部门材料108份。资料种类包括各级政府的值班快报、灾情速报、地震灾情报告、灾害损失情况报告、抗震救灾情况报告、抗震救灾情况汇报、工作简报、地震工作简讯、灾情统计表、震害损失统计表等官方公文材料。

为了通过对档案资料的分析得到预计的研究目标,需要对收集到的资料进行处理。为使处理结果便于统计分析,在处理之前我们做如下约定:(1)灾情信息分类约定:对灾情信息分类原则与方法(包括部分结果)主要参考白仙富等(2010)和徐敬海等(2010)的研究结果,结合本次地震特点从实用性和可行性角度考虑,按照地震给社会所造成的不同影响,将灾情信息分为不同类别,在第一级别分类中,灾情信息分为人员影响、社会财产损失。在第二级别分类中人员影响分为:人员伤亡、转移和受灾人口; 社会财产损失分为:房屋损失、生命线工程损失、水利工程损失、生产经营损失(工业、农业、旅游业等)。在第三级别分类中人员伤亡包括:死亡、重伤、轻伤、受伤; 房屋损失分为:民房损失、教育系统房屋损失、卫生系统房屋损失和其他公用房屋损失; 生命线工程损失分为交通设施、电力设施、通信设施、供排水系统及其他市政基础设施;(2)灾情信息描述的约定:按照对灾情信息的不同描述,我们将灾情信息分为定性描述和定量描述,比如对建筑物破坏描述为倒塌、严重受损、轻微破坏、基本完好,即为定性描述; 将建筑物破坏用万元或平方米进行描述,即为定量描述;(3)信息来源约定:灾情信息来源特指掌握或收集上报灾情信息的政府部门,将灾情信息来源按照现行习惯分为3级:云南省委、省政府及省级各部门为一级,并用字母A表示; 普洱市委、市政府及各市级部门为二级,用字母B表示; 宁洱县抗震救灾指挥部及其他受灾县政府部门为三级,用字母C表示;(4)时间约定:每一份档案中的每一条信息都有一个时间属性,将时间约定规定为档案所反映出来的政府得到该信息时刻与地震发生时的相对时间。根据约定,将每一份档案资料中的所有灾情信息整理为包括种类、来源、数量(描述方式)、时间等字段的信息,并以表格方式进行管理。经过处理,321份纸质档案材料转化为电子数据库,数据库共包括718条记录。

灾情指标选取的原则是既要抓住主要特征又要考虑实用性和可行性,地震对社会造成的影响是多方面的,灾情也是多样的,要达到无一遗漏地描述一次地震事件的灾情是不可能的,仅用几个指标来描述地震灾情又会遗漏有用的信息,毛国敏等(2007)提出通过选取有代表性的指标来表述信息的某方面特征应该是可行的。在灾情信息数据选取时考虑既能抓住主要特征,又要尽可能多地反映震害的状况,但选择的种类也不宜过多。笔者主要考虑选取地震对社会的最直接影响信息即人员伤亡和社会经济财产损失信息,这些信息也是地震后各级政府最为优先关切的信息。在录入的全部灾情数据中选取人员伤亡和社会经济财产损失的灾情信息共计681条。

数据分析亦即数据挖掘,对同一个数据库用不同的挖掘方法会得到不同的结果甚至是不同的结论。紧紧围绕“地震发生后的一周时间内,省、地市和县三级政府部门当时需要了解,并且已经了解和掌握的各种灾情信息的特点,特别是时间变化特点,以及这些信息和信息变化所反映的各级政府部门当时的关切对象”的研究目标,灾情信息分析按照以时间进程为轴线,以信息类型、信息数量、信息来源等信息属性为维度的主要分析方式对数据库中的信息记录进行统计分析。

(1)灾情信息的来源特征

对摘录出来的灾情信息,按照信息来源进行分类后,统计得出:来自A类政府部门的信息145条,来自B类政府部门的信息172条,来自C类政府部门的信息364条。这表明灾情信息上报的主体是C类政府部门,所占比例是53.5%; 其次是B类政府部门,所占比例是25.2%,再次是A类政府部门,所占比例是21.3%。

灾情信息的种类不同,各种来源比也不同,不同种类灾情信息来源如图1所示。

从各级政府各类信息数量统计结果看,人员伤亡信息、转移和受灾人口信息及生命线工程中的交通设施损失信息占省级政府部门信息来源的比例较高; 房屋破坏信息特别是其他公用房屋破坏信息占市级政府部门信息来源的比例较高; 民房损失、教育和卫生系统房屋损失,生命线工程损失,水利工程损失,生产经营损失占县级政府部门信息来源的比例较高。

图1 不同种类灾情信息来源数量图
Fig.1 Numbers of the different disaster information sources

根据应急救援和灾情收集上报的时间关键点,我们将震后一周时间划分为10个时间段,分别为震后0～1 h,1～2 h,2～4 h,4～8 h,8～12 h,12～24 h,24～48 h,48～72 h,72～120 h,120～168 h。按照灾情信息获知和上报的相对时间,统计出各时间段灾情信息数量,再用其除以该时间段的小时数,得到单位小时内灾情信息数量。灾情信息获知和上报数量随时间变化的关系如图2所示。

图2 灾情信息获知和上报数量随时间变化关系
Fig.2 Amount of obtaining and reporting the disaster information varing uith time

(3)灾情信息的描述特征

灾情信息的描述有定性的,也有定量的。根据信息的描述不同进行分类,并按照相对时间大小进行排序。对于某一时间点,若有N条定性的信息描述,则该点的定性数值为N; 若有M条定量的信息描述,该点定量值为M。得出图3所示灾情信息的描述随时间变化的特征。

图3 灾情信息的描述随时间变化特征图
Fig.3 The characteristic of description of the disaster information varying with time

(1)人员伤亡信息特征

人员伤亡是人们最关注的地震灾情信息。灾情信息对人员伤亡的描述有死亡、重伤、轻伤、受伤4种。笔者采集的资料中,各种描述人员伤亡的信息共计122条且全部是定量的,其中描述死亡人数的38条,描述重伤人数的31条,描述轻伤人数的13条,描述受伤人数的40条。将这些人员伤亡灾情信息以相对时间和信息来源为横坐标,伤亡人数为纵坐标,绘制出人员伤亡随时间变化系列,如图4所示。

从图4可以看出,死亡、重伤、轻伤人数信息的变化趋势是随时间的推移而增多。受伤人数随着时间推移在总体增加的趋势下有几个突然大幅下降的点,3.52小时是云南省教育厅给出的教育系统人员受伤数量,在11.43、30.43、35.43、54.43、83.43小时的这几个时间点是思茅区政府部门获取和上报本辖区人员受伤数量,62.43小时是景谷县政府部门获取和上报本辖区人员受伤数量。在同一个时间点有多条伤亡数量相同的灾情信息,是由于不同行政级别、不同行政职能的政府部门(如民政局、地震局等)同时获取和上报相同灾情信息所造成的。

对人员伤亡信息进行分析后发现:描述轻伤的信息较少; 轻伤人数=受伤数-重伤数,因此我们将人员伤亡分为死亡、重伤、受伤3类,轻伤就不作分类考虑。为了更好的分析本次地震对人员伤亡的影响,我们将不同地区的人员伤亡数量进行累计,另外对于同一时间点有多条伤亡数量相同的信息,则只选择其中一条来进行分析。这样绘制出新的人员伤亡量随时间变化的趋势图,如图5所示。

图4 人员伤亡量随时间变化系列
Fig.4 The amount of casualties varying with time

图5 信息优化处理后的人员伤亡曲线图
Fig.5 Curves of the amount of casualties after the information optimization processing

笔者将人员伤亡曲线与云南省地震局关于2007年6月3日宁洱6.4级地震灾害直接损失评估报告中的人员伤亡数量进行对比后发现。本次地震造成的人员死亡数量曲线在震后24 h左右与灾评报告中的死亡人数相同,之后保持不变; 重伤人员数量曲线在震后的48 h左右与灾评报告中的重伤人数相同,之后保持不变; 受伤人员数量曲线在震后72 h左右与灾评报告中的受伤人数相同,之后保持不变。由此可认为,本次地震的人员死亡数量信息在地震后24 h左右已全部掌握,重伤人员数量信息在地震后的48 h左右基本掌握,受伤人员数量信息在地震后72 h左右才基本摸清。

(2)社会财产损失灾情信息特征分析

笔者整理得到房屋损失信息共计234条,在这些信息描述中,民房、教育、卫生系统以及其它公用房屋均有损失(苗崇刚等,2007)。

由图6可知,各种房屋损失信息上报的起始时间分别是:民房损失在震后1.77 h; 教育系统房屋损失在震后3.52 h; 卫生系统房屋损失在震后4.43 h; 其他公用房屋损失在震后11.43 h。震后各政府部门都忙于抗震救灾工作,所以对系统本身的房屋损失情况统计相对滞后。

不同房屋损失信息的上报,在时间上的先后顺序是:民房损失—教育系统房屋损失—卫生系统房屋损失—其他公用房屋损失。

笔者整理得到生命线工程损失信息共计134条,在这些信息描述中,电力设施、交通设施、通信设施、供排水系统和市政基础设施等工程均有损失(卢永坤等,2007)。

由图7可知,在震后24 h内,生命线工程损失信息量较多且零散,各种损失量数值小; 在震后24～72 h生命线工程损失信息量少但较集中,各种损失量的数值较大,这主要是市级和省级政府汇总后的灾情信息; 在震后72～156.43 h,随着灾情调查的逐步深入,灾区的受损情况越来越明确,损失情况比较详细,基本接近信息的白箱期。

笔者将各社会财产损失信息量与云南省地震局关于2007年6月3日宁洱6.4级地震灾害直接损失评估报告中的损失量做比较(表1)。由表1可知,在房屋损失中,损失量越多,其灾情信息量越多。在生命线工程中,交通设施的损失信息量最多,其次是电力和通信设施,供排水系统及

表1 社会财产损失灾情信息量与灾害
直接损失评估量对比
Tab.1 Comparison between amount of the information about the social property losses and the assessment of the direct disaster losses

图6 房屋损失灾情信息随时间变化系列图(单位:万元)
Fig.6 Disaster information about the housing loss varying with time

图7 生命线工程损失灾情信息随时间变化系列图
Fig.7 Disaster information about the lifeline systems loss varying with time

其它市政基础设施损失最少。地震发生后,各级政府都需要了解交通道路的通畅状况,为抗震救灾人员和物资投入到灾区、灾区受伤人员转移提供最优路径,因此对交通损失的灾情信息收集上报得最多。此外地震造成了灾区通信和电力的中断,这对灾区的生产和生活造成了很大影响。灾民需要恢复生活和联系亲人、灾区的信息需要传送出去、政府组织抗震救灾工作等都需要通信和电力的支持,因此对灾区的通信和电力设施损失收集上报信息也较多。供排水系统及其他市政基础设施在这时期的需求较低,故信息量较少。假设在生命线工程损失灾情信息中,信息量的多少与政府关注度相关,则在地震发生后的特急期,政府对交通设施关注度最高,其次是通信设施,然后是电力设施,供排水系统及其他市政基础设施关注度最低。

从上述分析可知,在社会财产损失灾情信息中,房屋损失灾情信息更直接地反应本次地震损失,生命线损失更直接反应社会关注度。